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벡터공간의 조건을 만족하는 대상이 일반 함수가 될 수도 있습니다. 일반 함수들 사이에서 선형독립 관계를 쉽게 확인할 수 있는 방법이 바로 오늘 할 론스키안을 이용하는 것입니다. 이것은 행렬식의 일종이긴 한데, 선형대수보다는 미분방정식에서 해 사이의 관계를 유의깊게 살펴볼 때 좀 더 애용하는 도구입니다. 물론 여기서도, 함수들이 선형결합 되어 있을 때 그 계수들이 오로지 모두 0인 자명해(trivial solution)만을 가져야 선형결합 = 0 인 식을 만족한다면 선형독립이라는 기본 개념이 동일하게 적용됩니다.
1. 정의
다음과 같이 서로 다른 n개의 함수를 행에 배치하고 그들의 n−1계 도함수를 차례대로 열에 배열한 행렬의 행렬식을 '론스키안 행렬식(Wronskian determinant)' 또는 간단히 론스키안이라 부른다.
W=|f1(x)f2(x)⋯fn(x)f′1(x)f′2(x)⋯f′n(x)⋮⋮⋮f(n−1)1(x)f(n−1)2(x)⋯f(n−1)n(x)|
이를 통해 선형독립을 알아내는 방법은 다음과 같습니다.
정리(L.A) 3.5
Wronskian 행렬식 W≠0이면, n−1번 미분가능한 함수 f1(x),f2(x),⋯,fn(x) 는 선형독립이다.
증명에 앞서 주의해야 할 점을 말씀드리면 이 명제를 반대로 만들어 W=0일 때 저 함수들이 선형종속이라고 판단할 수는 없습니다. Wronskian 은 0이 아닐 때 저들이 선형독립이라는 용도로만 사용하면 됩니다.
증명) 함수들의 선형결합 식 c1f1(x)+c2f2(x)+⋯cnfn(x)=0 의 양변을 n−1번 미분한다.
c1f′1(x)+c2f′2(x)+⋯cnf′n(x)=0c1f1″
이것을 행렬로 표현하면,
\begin{pmatrix} f_1 &f_2 &\cdots &f_n \\ f'_1 &f'_2 & \cdots & f'_n\\ \vdots & \vdots &\cdots &\vdots \\ f^{n-1}_1 &f^{n-1}_2 &\cdots &f^{n-1}_n \end{pmatrix}\begin{pmatrix} c_1\\ c_2\\ \vdots\\ c_n \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 0\\ 0\\ \vdots\\ 0 \end{pmatrix}
이것의 좌변의 행렬을 각각 A,C라 하자. AC=O 에서 A의 행렬식 \mathrm{det}A\neq 0 이면 A의 역행렬이 존재하여, 양변에 A^{-1}을 곱하면
\begin{pmatrix} c_1\\ c_2\\ \vdots\\ c_n \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 0\\ 0\\ \vdots\\ 0 \end{pmatrix}
가 된다. 이것은 c_1f_1(x)+c_2f_2(x)+\cdots c_nf_n(x)=0 을 만족하는 행렬 C의 해가 오로지 c_1=c_2= \cdots =c_n=0 인 자명해(trivial solution) 뿐임을 뜻하므로 함수 f_1(x),f_2(x)\cdots f_n(x) 는 선형독립이다.
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